一、用途与特点
DataFrame是Pandas中最重要的数据结构之一,而DataFrame.loc则是对于DataFrame进行行列选取的一种方法。它通过行标签名和列标签名进行数据选取。
相对于其他方法,DataFrame.loc具有更高的灵活性和准确性。与iloc根据行列的位置来进行选取不同,使用loc可以根据行列的标签名称来进行选取。并且在同时进行行列选取时,使用loc的效率更高。
# 用于基于标签的索引(即行列标签)进行选择 # df.loc[row, column] # row可以是行标签也可以是布尔数组,column可以是列标签也可以是布尔数组
二、基本用法
选择某些列:
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), columns=list('ABCD'), index=list('abcdef')) # 根据标签获取列数据 print(df.loc[:, ['A', 'B']])
选择某些行:
# 根据标签获取行数据 print(df.loc[['a', 'b', 'f'], :])
选择某个区域的数据:
# 根据标签获取行和列的区域数据 print(df.loc['d':'f', 'A':'C'])
三、高级用法
布尔索引
在DataFrame.loc中使用布尔值可以进行高级筛选。
# 布尔索引 df.loc[df['A'] > 0, ['A','B']]
使用函数进行映射
在DataFrame中使用applymap或apply方法可以对数据进行转换。在.loc后使用,我们可以完成数据筛选和转换的一步操作。
# 对筛选出来的数据进行applymap的map函数映射操作 df.loc[df['A'] > 0, ['A','B']].applymap(lambda x: x*2)
使用where方法
使用where方法进行条件筛选。对于筛选为False的数据,其对应位置上的数据会被填充为NaN。
# 对q值保留填充,而对于其他的行列标签均标记为NaN df.loc[df['A'] > 0, 'B'] = np.nan df.where(pd.notna(df), df.mean(), axis='columns')
四、总结
本文基于DataFrame的高级索引方法DataFrame.loc进行了详细讲解,介绍了其基本使用方法和高级应用方法。
对于Pandas用户而言,熟悉DataFrame.loc的使用方法可以帮助我们更加灵活地对数据进行筛选和转换。它是我们使用Pandas解决数据分析和处理问题的重要方法。